Data to Viz في عالم اليوم الذي تغمره البيانات، أصبح التمثيل البصري للبيانات Data Visualization أداةً جوهرية لفهم المعلومات بكفاءة وسرعة.
ولكن اختيار نوع الرسم أو المخطط المناسب يعتمد كثيرًا على طبيعة البيانات والسياق.
وهنا يأتي دور موقع Data-to-Viz، وهو مرجع مخصص لمساعدة المحلّلين، والعلماء، والمصممين في اختيار المخطط الأمثل لتمثيل بياناتهم.
نبذة عن Data to Viz:
Data-to-Viz أو From Data to Viz هو موقع إلكتروني صُمم لتصنيف أنواع المخططات Charts / Graphs بناءً على صيغة البيانات المدخلة،
ويساعد المستخدم على التنقل ضمن شجرة قرار decision tree لاختيار المخطط المناسب.
كما معظم تحليلات البيانات يمكن أن تُصنف في حوالي عشرين صيغة بيانات نموذجية، وبناءً على ذلك يمكن اقتراح مجموعة من المخططات المحتملة لكل صيغة.
ويقدم الموقع لكل مخطط وصفًا مختصرًا، أمثلة، كود قابل للتنفيذ عادة بلغة R، بالإضافة إلى قائمة من الأخطاء الشائعة caveats التي ينبغي تجنبها،
فالموقع مفتوح المصدر، والكود متاح على GitHub، وتم إدراجه في جوائز Information Is Beautiful ضمن التصنيف الخاص به في عام 2018.
مكونات ومحتوى الموقع:
يمكن تقسيم محتوى الموقع إلى أقسام رئيسية كما يلي:
شجرة القرار Decision Tree:
تعد اللبنة الأساسية للموقع، حيث تبدأ بتحديد طبيعة البيانات على سبيل المثال: هل المتغير زمني؟ هل لديك متغيّران رقميان؟
وهل هناك فئة / تصنيف وغبرها ومن ثم تنتقل إلى مجموعة من المخططات المرشحة.
المخـططات All Charts / Portfolio:
صفحة تعرض جميع المخططات الممكنة في الموقع مع شرح كل مخطط من حيث: التعريف، الاستخدام المناسب، الأمثلة، الكود، والتحذيرات الشائعة.
على سبيل المثال، مخطط Stacked Area يوضّح بطريقة مفصلة في الموقع، مع النصائح والتحذيرات المتعلقة باستخدامه.
Caveats الأخطاء والتحذيرات الشائعة:
كما يجمع هذا القسم قائمة بنقاط الانتباه أو الأخطاء التي يقع فيها كثيرون عند استخدام المخططات،
مثل: قطع المحور Y أو ترتيب الفئات بطريقة غير منطقية، أو استخدام مخطط spaghetti عند وجود العديد من الخطوط.
قصص أو أمثلة Stories / Real-life examples:
لكل صيغة من صيغ البيانات، يعرض الموقع مثالاً من العالم الحقيقي يوضح كيف يمكن تطبيق المخططات المختلفة على تلك البيانات في سياق فعلي.
ملصق Poster:
يقدم الموقع أيضًا ملصقًا Poster عالي الدقة يحتوي على شجرة القرار والخرائط المرتبطة به، قابل للشراء لدعم المشروع أو للاستخدام التعليمي.
كيف يمكن استخدام Data-to-Viz عمليًّا:
فهم الغاية من الموقع:
الخطوة الأولى هي إدراك الهدف الأساسي من الموقع:
هو ليس مجرد مكتبة للمخططات، بل أداة ترشدك إلى اختيار المخطط البياني المناسب اعتمادًا على شكل بياناتك وطبيعتها.
فالكثير من الناس يختارون الرسوم بشكل عشوائي أو بناءً على الشكل الجمالي، بينما يقدّم لك Data-to-Viz دليلًا منهجيًا لتحديد ما هو أفضل مخطط لهذه البيانات.
تحديد نوع بياناتك:
قبل الدخول إلى الموقع، اجلس مع بياناتك واسأل نفسك:
- هل لديك متغير زمني مثل: مبيعات يومية أو شهرية؟
- وهل لديك متغير واحد عددي فقط مثل: أعمار الموظفين؟
- هل لديك متغيران عدديان مثل: العلاقة بين العمر والدخل؟
- وهل لديك فئات أو أصناف مثل: الجنس، الدولة، القطاع؟
- هل هي بيانات تمثل أجزاء من كل مثل: النسب المئوية لحصص السوق؟
هذه الأسئلة ستحدد نقطة البداية في شجرة القرار الموجودة داخل الموقع.
استخدام شجرة القرار Decision Tree:
بعد دخول الموقع، ستجد شجرة تفاعلية تبدأ من طبيعة بياناتك،
مثلاً: إذا كان لديك متغير زمني واحد، ستوجهك الشجرة إلى مخططات مثل: الخط البياني Line chart أو مخطط المنطقة Area chart.
أما إذا كان لديك متغيران عدديان، ستوجهك إلى مخططات مثل: Scatter plot أو Bubble chart.
وإذا كانت بياناتك تصنيفية وعددية، ستجد مقترحات مثل: Bar chart أو Stacked bar chart.
بذلك لا تضيع وقتك في تجربة جميع المخططات، بل تحصل على اقتراحات مدروسة مباشرة.
استعراض صفحة كل مخطط:
حين تصل إلى المخططات المقترحة، اضغط على أي واحد منها، وستجد صفحة مفصّلة تحتوي على:
- تعريف المخطط متى يستخدم وما هي أفضل حالاته.
- أمثلة عملية من رسومات جاهزة توضّح شكله.
- كود برمجي بلغة R حيث سمكنك نسخه وتشغيله على بياناتك.
- التحذيرات Caveats أخطاء شائعة يجب تجنبها مثل: استخدام ألوان كثيرة، أو عرض بيانات قليلة جدًا بمخطط كبير.
مراجعة الأخطاء والتحذيرات Caveats:
الموقع يحتوي على قسم كامل مخصص لما يُسمى Caveats، فيه يوضح لك أهم الأخطاء التي يقع فيها الناس عند استخدام المخططات، مثل:
- قطع المحور Y بشكل يُضلل القارئ.
- استخدام المخطط الدائري Pie chart في حالات لا يصلح لها.
- وضع بيانات كثيرة جدًا في مخطط spaghetti مما يجعلها غير قابلة للقراءة.
وهذه النقاط مهمة جدًا لأنها ترفع من جودة عملك وتجعل رسوماتك أكثر وضوحًا واحترافية.
التطبيق العملي على بياناتك:
الآن بعد اختيار المخطط المناسب:
- حمل بياناتك في برنامج مثل: R أو Python رغم أن الكود بالموقع غالبًا مكتوب بـ R.
- انسخ الكود الموجود في صفحة المخطط وطبقه على بياناتك.
- عدل التصميم سواء من حيث الألوان، حجم الخطوط، عناوين المحاور، التسمية بما يتناسب مع احتياجاتك.
- قارن بين أكثر من مخطط مقترح من الموقع واختر الأنسب من حيث الوضوح وسهولة القراءة.
استخدام الملصق Poster كمرجع سريع:
الموقع يوفر أيضًا ملصقًا بصريًا يلخص شجرة القرار، كما يمكنك تحميله أو شراؤه كنسخة مطبوعة لتعليقه في مكتبك أو مختبرك، ليكون مرجعًا سريعًا عند اختيار المخطط المناسب.
أقرأ ايضا /كورس مجاني لتحليل البيانات باستخدام Power BI من Coursera
الاستفادة التعليمية:
إذا كنت مدرسًا أو مدربًا، يمكنك استخدام الموقع لتعليم الطلاب كيفية التفكير المنطقي عند اختيار المخططات،
وايضا الفرق بين المخطط الجيد والمخطط المضلل، وأمثلة عملية على بيانات حقيقية.
مميزات Data-to-Viz وفوائده:
توجيه ذكي وممنهج بدلاً من اختيار عشوائي للمخططات، يقدم لك خطوات مُنظَّمة لاختيار الأنسب.
تعلم وتوعية ليس فقط اختيار المخطط، بل يُعلّمك الأسباب والمزايا والسلبيات لكل خيار.
كود قابل للتنفيذ مفيد جدًا لمن يستخدم لغة R، حيث تقدم أمثلة عملية وقابلة للتكرار.
تجنب الأخطاء الشائعة وجود قسم مخصص للأخطاء والتحذيرات يساعد على تجنّب الاستخدام السيّئ للمخططات.
مفتوح المصدر وشفاف حيث يمكنك الاطلاع على الكود المصدري والمساهمة إن رغبت بذلك.
توسع وتحديث مستمر المشروع ما يزال في مرحلته التجريبية، ويضاف إليه المزيد من المخططات والتحسينات.
أقرأ ايضا /كورس مجاني لتحليل البيانات بلغة بايثون من Kaggle
لذلك موقع Data-to-Viz يعد مرجعًا قيمًا لمن يرغب في اتخاذ قرارات مدروسة عند اختيار المخطط البياني لتمثيل بياناته.
عبر شجرة القرار، ووصف المخططات، والتحذيرات المصاحبة، وأمثلة الكود، يُساعدك الموقع ليس فقط على الاختيار، بل على التعلم.
